8 3 阿里云助力医疗健康 AI 应用开发 场景篇 14 4 AI 推动医疗服务升级 17 智能导诊与预问诊 18 医学影像与辅助诊疗 19 组学研究与个性化治疗 21 智慧病案与患者管理 22 医学研究与教学 23 5 AI 加速医药创新发展 24 药物研发与设计 25 药物筛选与 ADMET 30 元和 5 元。随着人口 老龄化的加速及居民对健康的愈发重视，我国医疗保健需求不 断增长，医疗体系面临较大压力。医疗健康行业数据密集，与 AI 技术形成强耦合。人工智能的应用，有助于加速医药研 发、推动精准医疗、提升医疗服务效率，成为医疗健康行业可 持续发展的重要技术驱动力。医疗领域 AI 支持政策的持续出 台，也进一步推动医疗健康的 AI 创新应用。 图 中国老龄人口规模及占比 志》发表的《不同年资神经内科医师对数智化诊疗 的认知、态度及功 能需求现状调查》，对全国范围内不同医院级 别和 年资职称的 174 名神经内科医师进行问卷调查， 结果显示， 40.23%的医师尝试使用过 AI 工具， 而神经 病学 专业 未定级 / 医学生 尝 试 过 AI 工具 的 比例达 71.43%。神经内科医师对 AI 的临床应用 前景普遍持积极态度，89.08%的医师认可 AI 技术 将会引领医学变革。医师对影像智能判读、临床指

学 校 智 慧 校 园 解决方案 目录 第 1 章 指导思想与建设原则 ......................................................................................................... 1 1.1 指导思想 ................................... 化环境与服务平台。依托已有的基于一站式服务的学校信息门户，延伸和拓展传 统校园的功能；依托已有的办公管理无纸化，提高工作、管理和决策效率，提高 信息利用率；依托已有的大数据管理平台，建成权威可信的学校数据中心，即学 校基础数据库与管理平台，构建灵活规范的业务应用服务体系；建成安全可靠、 全校统一的校园身份认证平台，通过一卡通平台建设，提高管理与服务水平及效 益；建成统一开放的数据标准和业务工作模型，构建具有为产学研提供支撑的数 智慧校园领导小组负责审定总体规划和重大问题决策，组织专家， 根据学校建设现状以及各部门应用需求情况，制定学校智慧校园建设规划， 以及整体解决方案，经校内外专家论证后，提交智慧校园建设领导小 组研 究同意后实施。各业务部门均应在学校整体规划指导下，具体规划本部门 分管的信息子系统，提出详细的应用需求和管理需求上报智慧校 园建设领 导小组。 1.3.2 统一标准 ◆标准是

Sarkar 等 首次将数字图像分析与模式识别技术运用 于 西 红 柿 的品质分 级，并 取 得 了 较 好 的 精 确 度 ， 但 其 速 度 较 慢。1989 年，Miller 等在桃的分级研 究中，运用图像亮度校正和区 域分割的方法，采用近红外方式对没有明 显边缘损伤的图像进行识 别，其自动分级效果达到了当时美国农业部的 相关标准，并得到推广 应用。20 世纪 80 年代，我国农业专家系统开始 年，Chtioui 等以粗糙集理论作为模式分类 工具，通过计算机视觉技 术检测评价蚕豆品质，其分类结果具有较 好的一致度。在农产品的加 工应用中，Ling 等于 1991 年开始研究 鲜虾图像的形态学特征和频谱 特征，发现根据频谱特征确定下刀位 置较为有效，为鲜虾去头加工的 自动化提供了可靠依据。1995 年，Moconnell 等利用计算机视觉技术 对颜色的识别来控制烘烤食 品的质量，并取得了较好效果。Seida Casady 等利用数字图像处理技术获得了水稻植株的高度 等 形态特征信息，使利用计算机视觉获得植株高度成为可能。在农 作物 病虫害检测方向，1995 年，Woebbecke 等研究发现叶片的形态 学特征 可用于识别双子叶与单子叶植物，准确率在 60%~80%;此 外还研究 发现，彩色图像的 R-G-B 特征能很好地区分非植物与植 物的背景， 从而将其运用于田间杂草的探测控制。Zhang 等提出同

预训练数据 大模型预训练 1. 医疗文献： 包括学术论文、专业杂志 等发表的文献， 涵盖各类疾病的病因、诊断、 治疗及预后等研究内容。 2. 科研数据库： 如基因组学、蛋白质组 学等数据库， 为模型提供大量的基因、蛋白 质等生物信息。 3. 公共数据集： 如医疗影像数据集、电 子病历数据集等， 这些数据集经过标准化处 理后，可以用于模型的训练和验证。 药物研发数据： 用于药物研发的相关 数据，如药物筛选、药效评估等。 推理引用数据 大模型推理 1. 医学教科书和专著： 提供各类疾病的 定义、分类、诊断标准、治疗方法等基础医 学知识。 2. 临床指南和规范： 指导医生进行临床 实践的规范和指南， 包括各类疾病的诊断流 程、治疗方案等。 3. 专家经验和案例： 医生在临床实践中 积累的丰富经验和成功案例， 这 一 步骤中首先会对原始数据 进行预处理， 如清洗、去重、标准化等操 作， 再将预处理后的数据输入到模型中， 进行自监督学习。 自 监 督 学 习 通 过 生 成 一 些 自 我 生 成 的 任 务 来 让 模 型 学 习 到 数 据 的 表 示 能 力 。 这 些 任 务 可 以 是 数 据 增 强、遮盖预测、对比学习等形式。自监督学习的关键在于构建适当的辅助任务， 这些任务能够帮助

程，这也是一个绝好的机会，一旦顺利建成，将会成为国内 首 个最全面、最完善的智慧校园。 第三章项目需求分析 3.1 总体发展需求 XX 智慧校园建设的目的是为了满足 XX 学校基地的教育发展需求，在 学 校基地构建一个智能、灵活、运转高效的校园信息服务系统，使其更好 的 为 XX 市的发展提供坚实的人才支撑。 XX 学校基地的总体发展需求，概 括起 来有以下几个方面： (1)未来的校园中 的任何互动都有助于促 进人、信息系统、设施环境三者之间的数据的完美融合，使校园的运转能 够更透彻的感应、衡量和调度； (2)校园信息化系统要能实现快速、准确的获取校园中人、财、物和 学、研、管业务过程中的信息，通过综合数据分析为管理改进和业务流程 再造提供数据支持，推动学校进行制度创新、管理创新，实现决策科学化 和管理规范化； (3)通过应用服务的集成与融合实现校园的信息获取、信息共享和信 务为中心，覆盖范围包括：校园管理、教学过程、校园生活等方面。 4.1.2 成功案例借鉴 在 XX 学校基地智慧校园规划设计过程中，我们参考和借鉴了目前国 内 外具有代表性的智慧校园建设成功案例，取长补短，最终提出了符合 XX 学 “ ” 校基地建设现状和未来发展趋势的 智慧校园 建设理念。 4.2 建设目标 XX 学校基地将建成由政府、企业、学校三方联办的职业教育基地。 市 政府领导已明确提出了***的构想，提出了***战略，建设六大基地、发

教材， 充分满足各科教师的实际教学需求。包括并不限于以下版本：S 版、人教版语文；苏教版、人教版、西南师大版、华师大数学； 第 33 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案 外研版、科普版、仁爱湘教版英语；北师大版品德；河南科技 版、大象版、河北版科学；人教版物理；人民版政治；华师大 历史；人教版地理；苏教版生物。 5.2.3. 资源分享 系统提供资源分享互动机制，教师可通过系统共享自己的教 科学的资源评价体系，根据资源的点击率、浏览量、使用率 和教师对资源的评分等，客观评价资源，让优秀的资源脱颖而 出。 第 34 页/共 56 页 智慧教育信息化云平台整体解决方案 5.2.5. 资源组织管理 平台按学段、学科、教材版本、年级、学期、章节、知识点 等分类管理资源，支持资源直接在线预览、收藏资源、下载资 源、在线编辑资源内容、按资源分类或关键字查询资源等，预 览资源可以便捷的看到资源的全部内容，在线编辑资源功能教 平台根据教材、目录与课程结构与知识点提供丰富的电子课 本、习题等类型学习资料，学生可以在线查看、也可以直接下 载。学习资源支持按教材、章节快速检索。 网络课堂包含视频课程、拓展知识。学生可以根据自己的学 习情况，自主学习。 视频课程为学生提供了自由学习空间，学生在家里足不出户 便可收看名师课程，查漏补缺。一方面可以培养学生的自学能 力，另一方面也为教师的教学成果提供了分享空间。教师可以 通

节进 行描述和说明，希望为智能客服领域的知识应用提供具备指导性意义的方法论。 一直以来，智能客服领域的知识梳理缺少一个统一的理论框架，本白皮书首先针对知识 的定义和内涵进行调研，从教育学和心理学的研究中，寻求对知识的定义和框架，并且将智 能客服的知识无缝对应到理论框架中。基于知识的清晰定义，讲清楚理想的智能客服 AI 引 擎 能力，并且基于知识定义和引擎能力形成科学、合理的知识应用及梳理方法论，白皮书整 手，对知识以及认知过程进行了系统的研 究。 1956 年，布卢姆 (Bloom,B.S.) 等⼈的《教育⽬标分类学第— 分册:认知领域》正式出版，随 后 的⼏⼗年中，此书的修订⼯作— 直没有停⽌过，并且基于对布卢姆分类的⻓期应⽤，在 2001 年完成并出版了《⾯向学习、教学和评价的分类学——布卢姆教育⽬标分类学的修 — 订》 书，新版的布卢姆分类学采⽤了“知识”和“认知过程”⼆维框架： 实现最终的业务价值，本篇章将结合实际知识形态和应用情况，分析 AI 引擎的核心能 力。 2.1 FAQ 问答引擎 FAQ 问答引擎是对话机器人重要的问答引擎，基于阿里巴巴达摩院领先的 NLP 算法 研 发，为用户提供高泛化性、灵活拓展的 QA 对匹配引擎，介绍如下： 适用知识 引擎优势 知识结构 模型训练 事实性知识 高泛化性、精准匹 配、向量召回、语义 计算 QA 问答对 FAQ

项目编号： 教育信息化 2.0-中小学人工智能应用 政 策 研 究 目 录 1. 引言...............................................................................................................5 1.1 研究背景........................ ” “ ” 统的 技术辅助 向 技术驱动 转变，人工智能作为其中的核心驱动 力，正在逐步渗透到课堂教学、教育管理、学生评价等多个环节。 在这一背景下，各国纷纷出台相关政策，推动人工智能在中小 学教育中的应用。例如，美国在《国家人工智能研究与发展战略规 划》中明确提出，要将人工智能技术应用于教育领域，提升学生的 学习效果和教师的教学能力。中国也在《教育信息化 2.0 行动计 划》中强调， 提出相应的政策建议。 总之，本研究不仅具有重要的理论价值，还具有显著的实践意 义。通过系统研究中小学人工智能应用的政策与实践，本研究将为 推动教育信息化 2.0 时代的教育改革提供有力支持，助力我国中小 学教育迈向智能化、现代化的新阶段。 1.3 研究方法与框架 本研究采用定性与定量相结合的研究方法，通过文献分析、案 例研究、问卷调查和专家访谈等多种手段，全面探讨教育信息化 2.0 背景下中小学

构建从个人到学校到区域多级互联的人人通空间，充分发 挥校内应用互联、校际资源互联和区校数据互联的价值，为教 师、学生、学校和区域教育行政部门等各类用户提供共享、共 赢、互利的生态体系，实现区域内优质资源共建共享和智慧教 学的协同创新。通过丰富的教学手段和优质的学习资源， 提升 学生的学习效率和学习质量，提高学生的学习兴趣；通过编辑 的管理工具和教学工具，减轻工作负担，提高教学质量。最终 目标是从整体上提升教师的专业化水平，提升学生的学习质量， 信息、课程成员、课程资源、课程作业、师生交互行为、课程 考核等数据，其中课程成员数据来自个体层，用于描述与学生 课程学习相关的个人信息。 2.2.3、 班级智慧校园大数据 是指以班级为单位采集的各种教育数据，包括班级每位学 生的作业数据、考试数据、各门课程学习数据、课堂实录数据、 班级管理数据等。 2.2.4、 学校智慧校园大数据 主要包括标准规定的各种学校管理数据（如概况、学生管 理、办公管理、科研管理、财务管理等）、课堂教学数据、教 哪些数据，取决于数据的应用目的。举个例子，为了检测评估 学生的学习进展，就需要对课程浏览、作业练习、交流互动、 提问答疑等数据进行实时采集和分析，而不必采集学生的饮食、 运动等数据。当然，我们并不否认饮食、运动等数据在诊断学 生体质状况方面的价值。这里所提的“数据边界”是相对于具体的 应用目的而言的，任何数据分析模型的构建都需要依赖特定的 数据集合，唯有如此才能保证分析模型的有效性和分析结果的 应用价值。 2.5

挥校内应用互联、校际资源互联和区校数据互联的价值，为教 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 师、学生、学校和区域教育行政部门等各类用户提供共享、共 赢、互利的生态体系，实现区域内优质资源共建共享和智慧教 学的协同创新。通过丰富的教学手段和优质的学习资源， 提升 学生的学习效率和学习质量，提高学生的学习兴趣；通过编辑 的管理工具和教学工具，减轻工作负担，提高教学质量。最终 目标是从整体上提升教师的专业化水平，提升学生的学习质量， 信息、课程成员、课程资源、课程作业、师生交互行为、课程 考核等数据，其中课程成员数据来自个体层，用于描述与学生 课程学习相关的个人信息。 2.2.3、 班级智慧校园大数据 是指以班级为单位采集的各种教育数据，包括班级每位学 生的作业数据、考试数据、各门课程学习数据、课堂实录数据、 班级管理数据等。 47 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 2.2.4、 学校智慧校园大数据 主要包括标准规定的各种学校管理数据（如概况、学生管 哪些数据，取决于数据的应用目的。举个例子，为了检测评估 学生的学习进展，就需要对课程浏览、作业练习、交流互动、 提问答疑等数据进行实时采集和分析，而不必采集学生的饮食、 运动等数据。当然，我们并不否认饮食、运动等数据在诊断学 生体质状况方面的价值。这里所提的“数据边界”是相对于具体的 应用目的而言的，任何数据分析模型的构建都需要依赖特定的 57 智慧校园大数据云平台建设和运营整体解决方案 数据集合，唯有如此才能保证分析模型的有效性和分析结果的